JP7124816B2 - 車両事故再現データに基づいた車両コンポーネントの修正 - Google Patents

Description

本明細書は、コネクティッド車両の安全性を改善するため、車両事故再現（VAR: Vehicular Accident Reconstruction）分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正（modify）することに関する。

ＶＡＲ分析は、衝突などの車両事故の際の原因およびイベントについて調査し、分析し、かつ、結論を導出する科学的なプロセスである。再現者(Reconstructionist)は、様々
なタイプの衝突における衝突の因果関係および寄与要因を識別するべく、詳細な衝突分析および再現を実施するように雇用された人物である。ＶＡＲのプロセスは、労働および時間集約的なプロセスである。

通常、衝突に関与した車両の反応は遅過ぎる。車両が衝突する前に、事前に、迅速かつ適切に反応していたならば、これらの衝突は回避しえたであろう。但し、衝突を回避するべく、或いは、衝突の発生の尤度を低減すること、又は事前に反応するための車両の制御方法を決定することは困難である。

本明細書に記述されているのは、（１）自車両の電子制御ユニット（ＥＣＵ）にインストールされたフィードバックシステムと、（２）サーバにインストールされた分析システムと、の実施形態である。本明細書において記述されているフィードバックシステムおよび分析システムは、自車両の安全性を改善するために、更に容易かつ正確なＶＡＲ分析を提供するべく、かつ、その結果、ＶＡＲ分析の結果に基づいて自車両の車両制御システムを修正するべく、相互に協働する。例えば、フィードバックシステムおよび分析システムは、クラッシュについての更に容易かつ正確なＶＡＲ分析を提供するために、Ｖ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）データ（例えば、基本安全メッセージ（BSM: Basic Safety Message）データ）のみならず、クラッシュ近傍の自車両によって記録されたセンサデータ（例えば、自車両のカメラセンサによってキャプチャされた画像データ）を使用するべく、相互に協働する。

比べると、既存の解決策は、不十分である。その理由は、例えば、これらがＶＡＲを改善するために、ＢＳＭおよびＶ２Ｘ通信を使用していないからである。また、これらの既存の解決策は、車両の安全性を改善するために、車両の車両制御システムを修正するために使用されるフィードバックを提供してもいない。例えば、ＶＡＲ分析を改善するために使用されるフィードバックの形態として、ＢＳＭに含まれているＢＳＭデータを使用するという既存の解決策は存在していない。別の例においては、発生する衝突の数を低減するために、かつ、これにより、運転者の安全性を改善するために、将来の先進運転支援システム（ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）システム）および自律運転シス
テム用の改善された設計のみならず、既存のＡＤＡＳシステムおよび自律運転システム用のソフトウェアパッチを生成するために、ＢＳＭデータを使用して実行されるＶＡＲ分析を使用する既存の解決策は存在していない。

本明細書において記述されているいくつかの実施形態においては、自車両およびサーバは、無線ネットワークを介して相互に通信する。自車両は、コネクティッド車両である。自車両にインストールされているフィードバックシステムは、リモート車両のうちの１つ
のもののクラッシュ前イベントの存在を識別するため、近隣のリモート車両から受信された基本安全メッセージ（ＢＳＭ）を使用する。フィードバックシステムは、自車両の搭載型カメラおよびその他のセンサが、衝突が発生したかどうかを監視すると共に、衝突を引き起こした又はこれに結び付いた運転イベント（例えば、クラッシュ前状態、クラッシュ前挙動、又はこれらの組合せ）を記録するようにしており、かつ、これは、搭載型の外部カメラを使用した運転イベントの画像のキャプチャを含んでいる。フィードバックシステムは、（１）運転イベントを記述するイベントデータおよび（２）ＢＳＭからのＢＳＭデータを含むレポートデータを生成する。フィードバックシステムは、レポートデータをサーバの分析システムに提供する。

分析システムは、ＶＡＲデータをもたらすＶＡＲ分析を実施するため、レポートデータを使用する。ＶＡＲデータは、衝突を結果的に引き起こす衝突原因イベントを記述しており、具体的には、事故を引き起こした運転者又は自律運転システムの１つ以上のクラッシュ前挙動を記述する。この結果、ＶＡＲデータは、衝突がこれらのシステムによって低減されるように、先進運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）又は自律運転システムの設計を改善するために使用されうるフィードバックとして使用することができる。また、このフィードバックは、これらの既存のシステムが更に多くの衝突を回避しうるように、既存のＡＤＡＳシステムおよび自律運転システム用のソフトウェアパッチを生成および提供するために使用することもできる。

１つ以上のコンピュータのシステムは、動作の際に、システムにアクションを実行させるための、システム上にインストールされたソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はこれらの組合せを有することにより、特定の動作又はアクションを実行するように構成することができる。１つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行された場合に、装置にアクションを実行させる命令を含むことにより、特定の動作又はアクションを実行するように構成することができる。

一般的な一態様は、自車両が実行する方法であって、
リモート車両に関連する衝突の発生を検出するステップと、前記リモート車両の前記衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生を検出する前に受信したＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、前記自車両によって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含むレポートデータを生成するステップと、前記レポートデータをサーバに送信するステップと、車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記自車両の車両制御システム向けの修正を記述する修正データを前記サーバから受信するステップと、前記自車両の安全性を改善するため、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正するステップと、を含む。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成される対応するコンピュータシステム、装置および１つ以上のコンピュータ記憶装置に記録されるコンピュータプログラムを含む。

実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。
前記車両制御システムは、先進運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）および自律運転システムのうちの１つを含む方法。
前記自車両は自律車両であり、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正するステップは、前記自律車両の安全性を増大させるため、前記修正データに基づいて前記自律運転システムによって提供される前記自律車両の安全プロセスを修正するステップを含む方法。
前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正するステップは、前記修正データに基づいて、前記自車両のブレーキシステム、操舵システム、および加速システ
ムのうちの１つ以上の、前記ＡＤＡＳシステムによって制御される１つ以上の動作を修正するステップを含む方法。
前記衝突の発生を検出する前に、前記リモート車両から受信した第１のＶ２Ｘ無線メッセージに基づいて、前記リモート車両と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別するステップと、前記クラッシュ前イベントの存在を識別することに応答して、前記自車両の１つ以上のセンサがセンサデータを記録するようにし、かつ、前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成するステップと、前記衝突の発生を検出する前に前記リモート車両から１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージの受信を継続するため前記リモート車両を監視するステップと、を更に実行し、前記レポートデータ内に含まれている前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび前記１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを含む方法。
前記リモート車両と関連する前記クラッシュ前イベントの存在を識別するステップは、ネットワークを介して、前記リモート車両のセットから、前記リモート車両からの前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージを含むＶ２Ｘ無線メッセージの初期セットを受信するステップと、前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージが、前記リモート車両と関連する前記クラッシュ前イベントを通知するデータを含んでいることを識別するため、前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットを分析するステップと、を含む方法。
前記リモート車両と関連する前記衝突の発生を検出するステップは、前記イベントデータおよび前記１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージのうちの１つ以上に基づいて、前記衝突が前記リモート車両に発生していることを検出するステップを含む方法。
前記イベントデータは、前記自車両によって観察された前記リモート車両の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データを含み、かつ、前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成するステップは、前記センサデータに基づいて、前記リモート車両の前記１つ以上の挙動を記述する前記リモート車両挙動データを生成するステップを更に含む方法。
前記リモート車両の前記１つ以上の挙動は、前記自車両によって観察された前記リモート車両の１つ以上のクラッシュ前挙動を含む方法。
前記衝突の発生を検出する前に、前記クラッシュ前イベントが前記リモート車両およびエンドポイントに関係していることを判定するために前記センサデータを分析するステップと、前記エンドポイントから１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを受信するため前記エンドポイントを監視するステップと、を更に実行する方法。
前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成するステップは、前記センサデータに基づいて、前記自車両によって観察された前記エンドポイントの１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動データを生成するステップを更に含む方法。
前記１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージおよび前記エンドポイント挙動データのうちの１つ以上に基づいて、前記エンドポイントが前記リモート車両に伴う前記衝突に関与していることを判定するステップを更に含み、前記レポートデータ内に含まれている前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、前記エンドポイントからの前記１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを更に含み、かつ、前記レポートデータ内に含まれている前記イベントデータは、前記エンドポイント挙動データを更に含む方法。
前記エンドポイントの前記１つ以上の挙動は、前記自車両によって観察された前記エンドポイントの１つ以上のクラッシュ前挙動を含む方法。
前記レポートデータ内に含まれている前記イベントデータは、前記自車両によって観察された１つ以上のクラッシュ前状態を更に含む方法。
前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットのそれぞれは、狭域通信メッセージ、基本安全メッセージ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）メッセージ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘメッセージ、５Ｇ－Ｖ２Ｘメッセージ、およびミリメートル波メッセージから構成された群から選択される方法。
記載される技法の実装形態は、ハードウェア、方法若しくはプロセス又はコンピュータ
アクセス可能媒体におけるコンピュータソフトウェアを含み得る。

一般的な一態様は、自車両に搭載された車両コンピュータシステムを含むシステムであって、前記車両コンピュータシステムは、通信ユニットと、プロセッサと、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、リモート車両に関連する衝突の発生を検出することと、前記リモート車両の前記衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生を検出する前に受信したＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、前記自車両によって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含むレポートデータを生成することと、前記レポートデータをサーバに送信することと、車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記自車両の車両制御システム向けの修正を記述する修正データを前記サーバから受信することと、前記自車両の安全性を改善するため、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正することと、を実行させるコンピュータコードが格納された非一時的メモリと、を含む。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成される対応するコンピュータシステム、装置および１つ以上のコンピュータ記憶装置に記録されるコンピュータプログラムを含む。

実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。
前記車両制御システムは、ＡＤＡＳシステムおよび自律運転システムのうちの１つを含むシステム。
前記自車両は自律車両であり、前記コンピュータコードは、前記プロセッサによって実行された場合に、前記自律車両の安全性を増大させるため、前記修正データに基づいて前記自律運転システムによって提供される前記自律車両の安全プロセスを修正することによって、前記プロセッサに、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正させるシステム。
前記コンピュータコードは、前記プロセッサによって実行された場合に、前記修正データに基づいて、前記自車両のブレーキシステム、操舵システム、および加速システムのうちの１つ以上の、前記ＡＤＡＳシステムによって制御される１つ以上の動作を修正することによって、前記プロセッサに、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正させるシステム。
記載される技法の実装形態は、ハードウェア、方法若しくはプロセス又はコンピュータアクセス可能媒体におけるコンピュータソフトウェアを含み得る。

一般的な一態様は、プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、リモート車両に関連する衝突の発生を検出することと、前記リモート車両の前記衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生を検出する前に受信したＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、自車両によって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含むレポートデータを生成することと、前記レポートデータをサーバに送信することと、車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記自車両の車両制御システム向けの修正を記述する修正データを前記サーバから受信することと、前記自車両の安全性を改善するため、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正することと、を含む処理を実行させる命令を含むコンピュータプログラム製品である。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成される対応するコンピュータシステム、装置および１つ以上のコンピュータ記憶装置に記録されるコンピュータプログラムを含む。

実装形態は、以下の特徴の１つ以上を含み得る。
前記自車両は自律車両であり、前記命令は、前記プロセッサによって実行された場合に
、前記自律車両の安全性を増大させるため、前記修正データに基づいて前記自律運転システムによって提供される前記自律車両の安全プロセスを修正することによって、前記プロセッサに、前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正させるコンピュータプログラム製品。
記載される技法の実装形態は、ハードウェア、方法若しくはプロセス又はコンピュータアクセス可能媒体におけるコンピュータソフトウェアを含み得る。

本開示は、同一の参照符号が類似の要素を参照するべく使用されている添付図面の図において、限定としてではなく、例として示されている。

いくつかの実施形態による、フィードバックシステムおよび分析システム用の動作環境を示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、フィードバックシステムを含む例示用のコンピュータシステムを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する方法を描く。 いくつかの実施形態による、レポートデータに対してＶＡＲ分析を実行する方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する別の方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する別の方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する更に別の方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する更に別の方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する更に別の方法を示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する例示用のフロープロセスを示した図である。 いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する例示用のフロープロセスを示した図である。 いくつかの実施形態による、例示用のＢＳＭデータを示すグラフィカル表現である。 いくつかの実施形態による、例示用のＢＳＭデータを示すグラフィカル表現である。

米国においては、車両に狭域通信（ＤＳＲＣ：Dedicated Short-Range Communication
）を装備することが、まもなく必要となりうる。これらの車両は、ＤＳＲＣ装備車両と呼称される。ＤＳＲＣ装備車両は、（１）車両の経路履歴および運動学的情報（例えば、方向、速度、ブレーキパターンなど）を記述するデータを記録するよう動作可能である搭載型（onboard）センサと、（２）ユーザーによる構成が可能なインターバル（既定は、０
．１０秒ごとに１回である）において送信され、かつ、中でも、車両の経路情報および運動学的情報を記述するＢＳＭデータを含む、基本安全メッセージ（ＢＳＭ）を含む、ＤＳＲＣメッセージを送信するために動作可能なＶ２Ｘ無線機と、を含むことができる。

以下、フィードバックシステムおよび分析システムの実施形態について説明する。フィードバックシステムおよび分析システムは、更に容易かつ正確なＶＡＲ分析を提供するた
めに、ＢＳＭデータのみならず、クラッシュが起きた近傍の車両によってキャプチャされた画像を使用するために相互に協働する。ＢＳＭデータは、例えば、衝突に関与した車両のクラッシュ前挙動を記述する。ＢＳＭデータと共に、画像は、衝突に先行する衝突又は運転イベント（例えば、クラッシュ前挙動やクラッシュ前状態など）を描いている。このＶＡＲ分析の出力は、衝突を結果的にもたらす衝突原因イベント（例えば、事故を引き起こした運転者又は自律運転システムの１つ以上のクラッシュ前挙動）を記述するＶＡＲデータを含みうる。この結果、ＶＡＲデータは、衝突がこれらのシステムによって低減されうるように、ＡＤＡＳシステム又は自律運転システムの設計を改善するために使用されうるフィードバックとして使用することができる。また、このフィードバックは、これらの既存システムが更に多くの衝突を回避しうるように、既存のＡＤＡＳシステム又は自律運転システム用のソフトウェアパッチを生成および提供するために使用することもできる。

また、本明細書において記述されているいくつかの実施形態は、ＢＳＭを参照して提供されているが、本明細書において記述されているフィードバックシステムおよび分析システムは、任意のその他のタイプのＶ２Ｘ無線メッセージおよび無線通信装置技術（例えば、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘや５Ｇ－Ｖ２Ｘなど）と共に機能することもできる。

いくつかの実施形態においては、フィードバックシステムは、コネクティッド車両のＥＣＵにインストールされている。フィードバックシステムは、ＥＣＵによって実行された場合に、ＥＣＵに、以下の動作のうちの１つ以上を実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
（１）自車両のＶ２Ｘ無線機に、近隣のリモート車両によって送信されたＢＳＭを受信させる。
（２）受信したＢＳＭからＢＳＭデータを解析する。
（３）それぞれのＢＳＭごとに、このデータが、ＢＳＭを送信した特定のリモート車両によるクラッシュ前挙動を通知しているかどうか（例えば、ＤＳＲＣ装備車両の運転者が（衝突を回避するために）ブレーキ又はハンドルの操作を開始した場合、そのＢＳＭデータはこれらの挙動を反映しうる）を判定するため、ＢＳＭデータ内に含まれている経路履歴データおよび車両運動学データを分析する。
（４）クラッシュ前挙動の存在の判定に応答して、自車両の１つ以上のセンサが、動作（３）においてＢＳＭを送信した特定のリモート車両の１つ以上のクラッシュ前挙動を判定するために使用されるセンサデータを記録させる（例えば、自車両の１つ以上の搭載カメラに、特定のリモート車両の１つ以上のクラッシュ前挙動の画像を記録させると共に、動作（４）の発生に伴って、特定のリモート車両が、０．１０秒ごとに１回などのインターバルにおいて、新しいＢＳＭを自車両に送信することを継続する）。
（５）衝突が実際に発生したかどうかを判定するため、特定のリモート車両によって送信された新しいＢＳＭおよび動作（４）において記録が開始されたセンサデータ（例えば、画像）を監視し、かつ、衝突が実際に発生した場合には、衝突が発生した際の時点を判定する。
（６）衝突が、動作（５）において実際に発生したという判定に応答して、（ｉ）衝突の時点の前に受信されたＢＳＭデータのそれぞれのインスタンスと、（ｉｉ）衝突の時点の前に記録されたセンサデータと、を含む、レポートデータを生成する（いくつかの実施形態においては、センサデータは、レポートデータが、センサデータではなく、ＢＳＭデータおよびイベントデータを含むように、１つ以上のクラッシュ前挙動又は１つ以上のクラッシュ前状態を含む、１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを生成するために、自車両によって処理されている）。
（７）自車両がディーラによるサービスを受けている際の一時点において、或いは、自車両が無線ネットワークに接続されている際の一時点において、レポートデータを、無線ネットワークを介してサーバに送信する。
（８）自車両のＡＤＡＳシステム又は自車両の自律運転システム用のソフトウェアパッ
チを記述するパッチデータをサーバから受信する。
（９）ＡＤＡＳシステム又は自律運転システムのみならず、これらが制御するその他の車両コンポーネントの動作（例えば、ブレーキシステムや操舵システムなど）が、ソフトウェアパッチと一貫性を有する状態において、かつ、レポートデータをサーバに提供することに応答して、修正されるように、自車両のＡＤＡＳシステム又は自律運転システムにおいてソフトウェアパッチをインストールする。

フィードバックシステムについては、図１～図３Ａおよび図４Ａ～図６Ｂを参照し、更に後述する。

いくつかの実施形態においては、サーバにインストールされている分析システムは、サーバのプロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、以下の動作のうちの１つ以上を実行させるにように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
（１）特定の衝突についての自車両からのレポートデータを受信する。
（２）レポートデータからのＢＳＭデータおよびセンサデータ（例えば、画像データ）を解析する（いくつかの実施形態においては、レポートデータは、センサデータではなく、ＢＳＭデータおよびイベントデータを含み、かつ、動作（２）は、ここでは、レポートデータからのＢＳＭデータおよびイベントデータを解析するステップを含む）。
（３）それぞれの衝突ごとに、衝突に寄与した１つ以上の衝突原因イベント（例えば、衝突を引き起こした１つ以上の車両の１つ以上のクラッシュ前挙動）を記述するＶＡＲデータを生成するため、ＶＡＲ分析を実行する。
（４）それぞれの衝突ごとに、衝突が回避される又は衝突が発生する可能性が低減されるという結果をもたらしたことになるであろう、１つ以上のＡＤＡＳシステム又は自律運転システム用の修正を記述する設計データ又はパッチデータを生成するため、ＶＡＲデータを分析する。
（５）パッチデータが動作（４）において生成された場合に、影響を受けるＡＤＡシステム又は自律運転システムを含む自車両およびその他の車両に対してパッチデータを提供する。

分析システムについては、図１および図３Ｂを参照して更に後述する。

本明細書において記述されているＶ２Ｘ通信の例は、狭域通信（ＤＳＲＣ）（その他のタイプのＤＳＲＣ通信に加えて、基本安全メッセージ（ＢＳＭ）および個人安全メッセージ（ＰＳＭ：Personal Safety Message）を含む）、ロングタームエボリューション（Ｌ
ＴＥ：Long-Term Evolution）、ミリ波（ｍｍＷａｖｅ）通信、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴ
Ｅ－Ｖ２Ｘ、５Ｇ－Ｖ２Ｘ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｖ（LTE-Vehicle-to-Vehicle）、ＬＴＥ－Ｄ２Ｄ（LTE-Device-to-Device）、ＶｏＬＴＥ（Voice over LTE）など、のうちの１つ以上を含む。いくつかの例においては、Ｖ２Ｘ通信は、Ｖ２Ｖ通信、Ｖ２Ｉ（Vehicle-to-Infrastructure）通信、Ｖ２Ｎ（Vehicle-to-Network）通信、又はこれらの任意の組合せを含
みうるが、これらに限定されない。

本明細書において記述されているＶ２Ｘ無線メッセージの例は、狭域通信（ＤＳＲＣ）メッセージ、基本安全メッセージ（ＢＳＭ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）メッセージ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘメッセージ（例えば、ＬＴＥ－Ｖ２Ｖ（LTE-Vehicle-to-Vehicle）メッセージ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｉ（LTE-Vehicle-to-Infrastructure）メッセージ、Ｌ
ＴＥ－Ｖ２Ｎメッセージなど）、５Ｇ－Ｖ２Ｘメッセージ、およびミリメートル波メッセージなど、というメッセージを含むが、これらに限定されない。

（概要例）
図１を参照すると、描かれているのは、いくつかの実施形態によるフィードバックシス
テム１９９および分析システム１５２用の動作環境１００である。描かれているように、動作環境１００は、自車両１２３、１つ以上のリモート車両１４０、エンドポイント１６０、およびサーバ１５０という要素を含む。これらの要素は、ネットワーク１０５により、相互に通信自在に結合されている。

図１には、１つの自車両１２３、３つのリモート車両１４０、１つのサーバ１５０、１つのエンドポイント１６０、および１つのネットワーク１０５が描かれているが、実際には、動作環境１００は、任意の数の自車両１２３、リモート車両１４０、サーバ１５０、エンドポイント１６０、およびネットワーク１０５を含むことができる。

ネットワーク１０５は、有線又は無線の、従来のタイプでありうると共に、スター構成、トークンリング構成、又はその他の構成を含む、多数の異なる構成を有することができる。更には、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：local area
network）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）（例えば、イン
ターネット）、或いは、複数の装置および／又はエンティティがそれに跨って通信しうるその他の相互接続されたデータ経路を含みうる。いくつかの実施形態においては、ネットワーク１０５は、ピアツーピアネットワークを含みうる。また、ネットワーク１０５は、様々な異なる通信プロトコルにおいてデータを送信するための電気通信ネットワークの一部分に結合することもでき、或いは、これを含むこともできる。いくつかの実施形態においては、ネットワーク１０５は、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ：short messaging service）、マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ：multimedia messaging service）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ：hypertext transfer protocol）、直接データ接続、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ：wireless application protocol）、電子メール、ＤＳＲＣ、全二重無線通信、ｍｍＷａｖｅ、ＷｉＦｉ（インフラ
ストラクチャモード）、ＷｉＦｉ（アドホックモード）、可視光通信、ＴＶホワイトスペース通信、および衛星通信を介したものを含む、データを送受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク又はセルラー通信ネットワークを含む。また、ネットワーク１０５は、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｖ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘ、ＬＴＥ－Ｄ２Ｄ、ＶｏＬＴＥ、５Ｇ－Ｖ２Ｘ、或いは、任意のその他のモバイルデータネットワーク又はモバイルネットワークの組合せを含みうる、モバイルデータネットワークを含むことができる。更には、ネットワーク１０５は、１つ以上のＩＥＥＥ８０２．１１無線ネットワークを含みうる。

自車両１２３およびリモート車両１４０は、同一の又は類似した要素を含むことができる。自車両１２３およびリモート車両１４０は、接続又は関連付けを共有することができる。例えば、自車両１２３およびリモート車両１４０は、共通のメーカー（例えば、トヨタ）を共有することができると共に、本明細書において記述されている機能は、この共通の製造者を共有する車両にのみ提供することができる。例えば、自車両１２３およびリモート車両１４０は、それぞれ、通信ユニットを含むことができる。

自車両１２３およびリモート車両１４０は、任意のタイプの車両でありうる。自車両１２３およびリモート車両１４０は、相互の関係において同一タイプの車両であることができ、或いは、相互の関係において異なるタイプの車両であることもできる。例えば、自車両１２３又はリモート車両１４０は、自動車、トラック、スポーツ用多目的車、バス、トラックトレーラ、ドローン、或いは、任意のその他の道路に基づいた乗り物、というタイプの車両のうちの１つを含みうる。

いくつかの実施形態においては、自車両１２３およびリモート車両１４０のうちの１つ以上は、自律車両又は半自律車両を含みうる。例えば、自車両１２３およびリモート車両１４０のうちの１つ以上は、ＡＤＡＳシステム１８０又は自律運転システム１８１を含み
うる。ＡＤＡＳシステム１８０又は自律運転システム１８１は、自律機能を提供する機能の一部分又はすべてを提供することができる。

いくつかの実施形態においては、自車両１２３は、プロセッサ（図１には図示されていない）、メモリ１２７Ａ、ＡＤＡＳシステム１８０、自律運転システム１８１、通信ユニット１８６Ａ、センサセット１８４、ＥＣＵ１８３、およびフィードバックシステム１９９、という要素のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態においては、フィードバックシステム１９９は、ＥＣＵ１８３にインストールされている。自車両１２３のこれらの要素は、バスを介して相互に通信自在に結合することができる。

いくつかの実施形態においては、プロセッサおよびメモリ１２７Ａは、（図２を参照して後述するコンピュータシステム２００などの）搭載型の車両コンピュータシステムの要素でありうる。搭載型の車両コンピュータシステムは、自車両１２３のフィードバックシステム１９９の動作をもたらす又は制御するために動作可能でありうる。搭載型の車両コンピュータシステムは、自車両１２３又はその要素のフィードバックシステム１９９の本明細書において記述されている機能（例えば、図２を参照されたい）を提供するために、メモリ１２７Ａ上において保存されているデータにアクセスするか又はこれを実行するために動作可能でありうる。搭載型の車両コンピュータシステムは、搭載型の車両コンピュータシステムに、図３Ａおよび図４Ａ～図５Ｃを参照して後述する方法３００、４００、および５００並びに図６Ａ～図６Ｂを参照して後述するフロープロセス６００の１つ以上のステップを実行させるフィードバックシステム１９９を稼働させるように動作可能でありうる。

いくつかの実施形態においては、プロセッサおよびメモリ１２７Ａは、搭載型のユニットの要素でありうる。搭載型のユニットは、フィードバックシステム１９９の動作をもたらす又は制御するために動作可能でありうるＥＣＵ１８３又は搭載型の車両コンピュータシステムを含む。搭載型のユニットは、フィードバックシステム１９９又はその要素の本明細書において記述されている機能を提供するために、メモリ１２７Ａ上において保存されているデータにアクセス又はこれを実行するために動作可能でありうる。搭載型のユニットは、搭載型のユニットに、図３Ａおよび図４Ａ～図５Ｃを参照して後述する方法３００、４００、および５００並びに図６Ａ～図６Ｂを参照して後述するフロープロセス６００の１つ以上のステップを実行させるフィードバックシステム１９９を稼働させるように動作可能でありうる。いくつかの実施形態においては、図２に描かれているコンピュータシステム２００は、搭載型のユニットの一例である。

メモリ１２７Ａは、自車両１２３のプロセッサによってアクセスおよび実行されうる命令又はデータを保存する非一時的メモリである。命令又はデータは、本明細書において記述されている技法を実行するためのコードを含みうる。メモリ１２７Ａは、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：dynamic random-access memory）装置、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：static random-access memory）装置、フラッシ
ュメモリ、或いは、なんらかのその他のメモリ装置でありうる。また、いくつかの実施形態においては、メモリ１２７Ａは、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ装置、ＤＶＤ－ＲＯＭ装置、ＤＶＤ－ＲＡＭ装置、ＤＶＤ－ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置、或いは、更に永久的な方式で情報を保存するなんらかのその他のマスストレージ装置を含む、不揮発性メモリ又は類似の永久的ストレージ装置および媒体を含む。メモリ１２７Ａの一部分は、バッファ又は仮想ランダムアクセスメモリ（仮想ＲＡＭ）として使用されるように、予約することができる。自車両１２３は、１つ以上のメモリ１２７Ａを含みうる。

いくつかの実施形態においては、メモリ１２７Ａは、デジタルデータとして、本明細書
において記述されている任意のデータを保存する。いくつかの実施形態においては、メモリ１２７Ａは、その機能を提供するためにフィードバックシステム１９９が必要とする任意のデータを保存する。

例えば、メモリ１２７Ａは、Ｖ２Ｘデータ１９１、センサデータ１９２、レポートデータ１９３、および修正データ１５７を含む、様々なデータを保存するが、これらに限定されない。

Ｖ２Ｘデータ１９１は、１つ以上のＶ２Ｘ無線メッセージを記述するデジタルデータを含む。例えば、Ｖ２Ｘデータ１９１は、リモート車両１４０から受信されたＶ２Ｘ無線メッセージを記述し、かつ、リモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの発生を通知するデジタルデータを含む。クラッシュ前イベントの例は、（１）１つ以上のクラッシュ前挙動（例えば、リモート車両１４０の運転者が急ブレーキを始める、リモート車両１４０の運転者が（衝突を回避するために）ハンドルを操作する、など）と、（２）１つ以上のクラッシュ前状態（例えば、狭い道路、曲がった道路、急転回、道路上の死角、凍結した道路、悪い視認性など）と、を含むが、これらに限定されない。このケースにおいては、クラッシュ前イベントは、リモート車両１４０によって観察され、かつ、Ｖ２Ｘ無線メッセージを介して、自車両１２３に送信されている。

別の例においては、Ｖ２Ｘデータ１９１は、クラッシュ前タイムウィンドウ内において、衝突に関与した１つ以上の関係者（例えば、リモート車両１４０、エンドポイント１６０など）から受信された１つ以上のＶ２Ｘ無線メッセージを記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態においては、クラッシュ前タイムウィンドウは、クラッシュ前イベントの存在を識別した後、かつ、衝突の発生を検出する前の期間である。例えば、クラッシュ前タイムウィンドウは、自車両１２３がリモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別した後の、かつ、衝突がリモート車両１４０に対して発生する時点の前の期間である。

センサデータ１９２は、センサセット１８４が含むセンサによって記録されたデジタルデータを含む。例えば、センサデータ１９２は、カメラ１８５によってキャプチャされた画像データを含む。例えば、センサデータ１９２は、クラッシュ前タイムウィンドウ内において自車両１２３のセンサによって記録されたデジタルデータを含む。

いくつかの実施形態においては、自車両１２３によって記録されたセンサデータ１９２（例えば、画像データ）は、クラッシュ前イベント、衝突、又はクラッシュ前イベントと衝突の両方に関与した１つ以上のその他の関係者（例えば、エンドポイント１６０）をも識別するため、分析されうる。

いくつかの実施形態においては、センサデータ１９２は、自車両１２３の周りにおいて発生する１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを生成するため、フィードバックシステム１９９によって処理される。例えば、クラッシュ前イベントがリモート車両１４０によって観察されているのとは異なり、運転イベントは、クラッシュ前タイムウィンドウ内において、自車両１２３によって観察されている。例えば、衝突が、１つ以上の関係者を巻き込んでいるものとする。自車両１２３によって観察される運転イベントの例は、（１）自車両１２３によって観察される衝突に関与した１つ以上の関係者のそれぞれの１つ以上の挙動（例えば、クラッシュ前挙動）と、（２）自車両１２３によって観察される１つ以上のクラッシュ前状態（例えば、狭い道路、曲がった道路、鋭い転回、道路上の死角、凍結した道路、悪い視認性など）と、を含むが、これらに限定されない。

例えば、衝突が、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０を巻き込んでおり、
かつ、イベントデータが、（１）自車両１２３によって観察されるリモート車両１４０の１つ以上の挙動（例えば、クラッシュ前挙動）を記述するリモート車両挙動データと、（２）自車両１２３によって観察されるエンドポイント１６０の１つ以上の挙動（例えば、クラッシュ前挙動）を記述するエンドポイント挙動データと、（３）自車両１２３によって観察される１つ以上のクラッシュ前状態（例えば、狭い道路、曲がった道路、鋭い転回、道路上の死角、凍結した道路、悪い視認性など）、の１つ以上を含むものと仮定する。

いくつかの実施形態においては、イベントデータに含まれている挙動およびクラッシュ前状態のすべてが衝突の発生に寄与するわけではないことに留意されたい。後述するように、イベントデータは、衝突の発生に寄与したクラッシュ前挙動の集合およびクラッシュ前状態の集合を抽出するため、ＶＡＲ分析を通じて分析することができると共に、クラッシュ前挙動の集合およびクラッシュ前状態の集合は、後述する衝突原因イベントの例として参照することができる。

レポートデータ１９３は、衝突と関連するデジタルデータでありうると共に、サーバ１５０に報告される。例えば、レポートデータ１９３は、（１）リモート車両１４０から受信され、かつ、リモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの発生を通知する、Ｖ２Ｘ無線メッセージを記述する第１のＶ２Ｘデータと、（２）クラッシュ前タイムウィンドウ内において、衝突に関与したリモート車両１４０のみならず、１つ以上のその他の関係者（例えば、エンドポイント１６０）から受信された１つ以上のＶ２Ｘ無線メッセージを記述する第２のＶ２Ｘデータと、（３）クラッシュ前タイムウィンドウ内において、自車両１２３のセンサによって記録されたセンサデータと、のうちの１つ以上を含む。

別の例においては、レポートデータ１９３は、センサデータを含むのではなく、（１）第１のＶ２Ｘデータと、（２）第２のＶ２Ｘデータと、（３）上述のイベントデータと、のうちの１つ以上を含む。

修正データ１５７については、サーバ１５０を参照して更に詳細に後述する。

通信ユニット１８６Ａは、ネットワーク１０５又は別の通信チャネルとの間においてデータを送受信する。いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、ＤＳＲＣトランシーバ、ＤＳＲＣレシーバ、ＤＳＲＣトランスミッタ、並びに、自車両１２３をＤＳＲＣ装備装置にするために必要とされるその他のハードウェア又はソフトウェアを含みうる。

いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、例えば、Ｖ２Ｘ無線機１８７などの、通信用の無線通信装置のセットを含む。通信ユニット１８６Ａは、ＤＳＲＣ、ｍｍＷａｖｅ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘ、ＬＴＥ－Ｄ２Ｄ、５Ｇ－Ｖ２Ｘ、ＩＴＳ－Ｇ５、ＩＴＳ－Ｃｏｎｎｅｃｔ、ＬＰＷＡＮ、可視光通信、テレビホワイトスペースなどの、Ｖ２Ｘ通信プロトコルのうちの１つ以上をサポートするための、任意のタイプのＶ２Ｘ通信アンテナを含む。

いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、ネットワーク１０５又は別の通信チャネルへの直接的な物理的接続のためのポートを含む。例えば、通信ユニット１８６Ａは、ＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ－５、又はネットワーク１０５との間の有線通信用の類似のポートを含む。いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＥＮ ＩＳＯ
１４９０６：２００４ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｆｅｅ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ－Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ＥＮ １１２５３：２００４ Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ－Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ－Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｌ
ａｙｅｒ ｕｓｉｎｇ ｍｉｃｒｏｗａｖｅ ａｔ ５．８ ＧＨｚ（ｒｅｖｉｅｗ）、ＥＮ １２７９５：２００２ Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ－Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＤＳＲＣ）－ＤＳＲＣ Ｄａｔａ ｌｉｎｋ ｌａｙｅｒ：Ｍｅｄｉｕｍ Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｌｏｇｉｃａｌ Ｌｉｎｋ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ｒｅｖｉｅｗ）、ＥＮ １２８３４：２００２ Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ－Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ－Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｌａｙｅｒ（ｒｅｖｉｅｗ）、ＥＮ １３３７２：２００４ Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ－Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＤＳＲＣ）－ＤＳＲＣ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｆｏｒ ＲＴＴＴ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ｒｅｖｉｅｗ）、２０１４年８月２８日付けで出願された、「Ｆｕｌｌ－Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称を有する、米国特許出願第１４／４７１，３８７号明細書において記述されている通信方法、又は別の適切な無線通信方法を含む１つ以上の無線通信方法を使用することにより、ネットワーク１０５又はその他の通信チャネルとの間においてデータを交換するための無線トランシーバを含む。

いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、２０１４年８月２８日付けで出願された、「Ｆｕｌｌ－Ｄｕｐｌｅｘ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ」という名称を有する、米国特許出願第１４／４７１，３８７号明細書において記述されている全二重調整システムを含み、この文献は、引用により、そのすべてが本明細書において包含される。

いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、ＷＡＰ、電子メール、又は別の適切なタイプの電子通信を介したものを含む、セルラー通信ネットワーク上においてデータを送受信するためのセルラー通信トランシーバを含む。いくつかの実施形態においては、通信ユニット１８６Ａは、有線ポートおよび無線トランシーバを含む。また、通信ユニット１８６Ａは、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、およびＳＭＴＰ、ミリメートル波、ＤＳＲＣなどを含む、標準的なネットワークプロトコルを使用したファイル又はメディアオブジェクトの分配のためのネットワーク１０５に対するその他の従来の接続をも提供する。

いくつかの実施形態においては、ＡＤＡＳシステム１８０は、自車両１２３の動作を制御する従来のＡＤＡＳシステムである。また、いくつかの実施形態においては、ＡＤＡＳシステム１８０は、自車両１２３を自律車両又は半自律車両にする、自車両１２３内に含まれている任意のソフトウェア又はハードウェアを含むこともできる。

ＡＤＡＳシステム１８０の例は、適応クルーズ制御（ＡＣＣ：adaptive cruise control）システム、適応ハイビームシステム、適応ライト制御システム、自動駐車システム、
自動車ナイトビジョンシステム、死角モニタ、衝突回避システム、横風安定システム、運転者眠気検出システム、運転者監視システム、緊急事態運転者支援システム、前方衝突警告システム、交差点支援システム、インテリジェント速度適合システム、車線離脱警告システム、歩行者保護システム、信号機認識システム、転回支援、並びに、逆走警告システム、という自車両１２３の要素のうちの１つ以上を含むことができる。

いくつかの実施形態においては、自律運転システム１８１は、自車両１２３を自律車両にする、自車両１２３内に含まれている任意のソフトウェア又はハードウェアを含みうる。いくつかの実施形態においては、自車両１２３は、自律運転システム１８１又はＡＤＡＳシステム１８０のいずれかを含む。いくつかのその他の実施形態においては、自車両１２３は、自律運転システム１８１およびＡＤＡＳシステム１８０の両方を含む。

いくつかの実施形態においては、センサセット１８４は、自車両１２３の外部の物理的環境を計測するために動作可能な１つ以上のセンサを含むことができる。例えば、センサセット１８４は、自車両１２３の近傍の物理的環境の１つ以上の物理的特性を記録する１つ以上のセンサを含みうる。メモリ１２７Ａは、センサセット１８４によって記録された１つ以上の物理的特性を記述するセンサデータを保存することができる。

いくつかの実施形態においては、自車両１２３のセンサセット１８４は、カメラ１８５、ＬＩＤＡＲセンサ、レーダーセンサ、レーザー高度計、赤外線検出器、モーション検出器、サーモスタット、音声検出器、一酸化炭素センサ、二酸化炭素センサ、酸素センサ、マスエアフローセンサ、エンジン媒体温度センサ、スロットル位置センサ、クランクシャフト位置センサ、自動車エンジンセンサ、バルブタイマ、空気－燃料比メータ、死角メータ、カーブフィーラ、欠陥検出器、ホール効果センサ、マニホールド絶対圧力センサ、駐車センサ、レーダーガン、速度計、速度センサ、タイヤ圧力監視センサ、トルクセンサ、トランスミッション流体温度センサ、タービン速度センサ（ＴＳＳ：turbine speed sensor）、可変リラクタンスセンサ、車両速度センサ（ＶＳＳ：vehicle speed sensor）、水センサ、車輪速度センサ、並びに、任意のその他のタイプの自動車センサ、という車両センサのうちの１つ以上を含みうる。

いくつかの実施形態においては、ＥＣＵ１８３は、自車両１２３内の電気システム又はサブシステムのうちの１つ以上を制御する自動車エレクトロニクス内の組込み型のシステムである。ＥＣＵ１８３のタイプは、エンジン制御モジュール（ＥＣＭ：Engine Control
Module）、パワートレーン制御モジュール（ＰＣＭ：Powertrain Control Module）、トランスミッション制御モジュール（ＴＣＭ：Transmission Control Module）、ブレーキ
制御モジュール（ＢＣＭ：Brake Control Module又はＥＢＣＭ）、中央制御モジュール（ＣＣＭ：Central Control Module）、中央タイミングモジュール（ＣＴＭ：Central Timing Module）、汎用電子モジュール（ＧＥＭ：General Electronic Module）、ボディ制御モジュール（ＢＣＭ：Body Control Module）、およびサスペンション制御モジュール（
ＳＣＭ：Suspension Control Module）などを含むが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態においては、フィードバックシステム１９９は、自車両１２３のプロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、図３Ａおよび図４Ａ～図５Ｃを参照して後述する方法３００、４００、および５００並びに図６Ａ～図６Ｂを参照して後述するフロープロセス６００の１つ以上のステップを実行させるように動作可能なソフトウェアを含む。フィードバックシステム１９９の機能については、いくつかの実施形態に従って更に詳細に後述する。

いくつかの実施形態においては、フィードバックシステム１９９は、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate array）又は用途固有の
集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）を含むハードウェア
を使用して実装されている。いくつかのその他の実施形態においては、フィードバックシステム１９９は、ハードウェアおよびソフトウェアの組合せを使用して実装されている。

いくつかの実施形態においては、リモート車両１４０は、自車両１２３のものに類似した要素を有することができる。ここでは、類似の説明を省略する。

いくつかの実施形態においては、エンドポイント１６０は、ネットワーク１０５の任意のタイプのエンドポイントでありうる。例えば、エンドポイント１６０は、路側機、自車両１２３又はリモート車両１４０に類似した車両、或いは、Ｖ２Ｘ通信能力を有する又は有していない任意のその他のタイプのエンドポイントでありうる。

いくつかの実施形態においては、サーバ１５０は、１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のメモリを含む演算装置である。図１に描かれているように、サーバ１５０は、分析システム１５２と、メモリ１２７Ｂと、通信ユニット１８６Ｂと、を含む。

通信ユニット１８６Ｂは、通信ユニット１８６Ａのものに類似した構造を有することができると共に、通信ユニット１８６Ａのものに類似した機能を提供することができる。ここでは、通信ユニット１８６Ｂの類似の説明を省略する。以下においては、通信ユニット１８６Ａおよび通信ユニット１８６Ｂは、個別に又は集合的に、「通信ユニット１８６」と呼称されうる。

メモリ１２７Ｂは、メモリ１２７Ａのものに類似した構造を有することができると共に、メモリ１２７Ａのものに類似した機能を提供することができる。ここでは、メモリ１２７Ｂの類似の説明を省略する。以下においては、メモリ１２７Ａおよびメモリ１２７Ｂは、個別に又は集合的に、「メモリ１２７」と呼称されうる。

サーバ１５０のメモリ１２７は、レポートデータ１９３、ＶＡＲデータ１５４、および修正データ１５７という要素のうちの１つ以上を保存する。

レポートデータ１９３については、上述されており、従って、ここでは、類似の説明を省略する。

ＶＡＲデータ１５４は、リモート車両１４０と関連する衝突の発生に寄与した１つ以上の衝突原因イベントを記述するデジタルデータを含む。例えば、これらの１つ以上の衝突原因イベントが衝突を引き起こす。衝突原因イベントの例は、（１）衝突の発生に寄与した、衝突に関与した１つ以上の関係者の１つ以上のクラッシュ前挙動（例えば、リモート車両１４０の１つ以上のクラッシュ前挙動、衝突に関与したエンドポイント１６０の１つ以上のクラッシュ前挙動、又はこれらの組合せ）と、（２）衝突の発生に寄与した１つ以上のクラッシュ前状態と、を含むが、これらに限定されない。

いくつかの実施形態においては、修正データ１５７は、衝突に関与した１つ以上の関係者のうちの少なくとも１つのものの車両制御システム用の修正を記述するデジタルデータを含む。車両制御システム内における修正の実装は、衝突が回避される又は衝突の発生の可能性を低下させるという結果をもたらすことになろう。

いくつかの実施形態においては、修正データ１５７は、自律運転システム内の車両制御システムの動作を修正させる。例えば、修正データ１５７は、自律車両の安全性を増大させるために、自律運転システム１８１によって提供される自律車両の安全プロセスを修正するために使用することができる。

いくつかの実施形態においては、修正データ１５７は、ＡＤＡＳシステム１８０内の車両制御システムの動作を修正させることができる。例えば、修正データ１５７は、車両のブレーキシステム、操舵システム、加速システム、又はこれらの組合せのうちの１つ以上の動作を修正するために使用することができる。これらの１つ以上の動作は、ＡＤＡＳシステム１８０によって制御されている。

いくつかの実施形態においては、修正データ１５７は、パッチデータ１９４と、設計データ１５６と、を含む。

パッチデータ１９４は、車両にインストールされているソフトウェア用の１つ以上のパッチを記述するデジタルデータを含むことができる。これらの車両内の１つ以上のパッチ
のインストールは、車両の安全性を改善することができる。例えば、パッチデータ１９４は、
（１）ＡＤＡＳシステム１８０のみならず、自律運転システム１８１が、（自律車両の安全な動作を保証するために必要とされる）その設計仕様との準拠状態において動作する
（２）ＡＤＡＳシステム１８０のみならず、自律運転システム１８１が、時間に伴う改善を継続する
（３）衝突が回避されうると共に、発生する可能性が低下しうるように、ＡＤＡＳステム１８０のみならず、自律運転システム１８１が、クラッシュ前イベントが車両に発生した際に、適切かつ迅速に動作する
ことを保証するように、車両のＡＤＡＳシステム１８０又は自律運転システム１８１のソフトウェア用の更新又はパッチを記述するデータを含む。

設計データ１５６は、将来の車両の安全性が改善されうるように、将来の車両の設計を改善するためのデジタルデータを含みうる。例えば、設計データ１５６は、将来世代の自律車両を設計するために必要とされる、ＡＤＡＳシステム１８０のみならず、自律運転システム１８１の、新しいかつ改善されたバージョンを設計するために使用することができる。

分析システム１５２は、サーバ１５０のプロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、図３Ｂを参照して後述する方法３５０および図６Ａ～図６Ｂを参照して後述するフロープロセス６００の１つ以上のステップを実行させるように動作可能なソフトウェアを含む。

いくつかの実施形態においては、分析システム１５２は、特定の衝突の発生に寄与した衝突原因イベントのセットを記述するＶＡＲデータを生成するために、特定の衝突について自車両１２３からレポートデータを受信し、かつ、レポートデータに対してＶＡＲ分析を実行する。

いくつかの実装形態においては、自車両１２３から受信されたレポートデータは、（１）特定の衝突に関与した関係者のセットによって生成された１つ以上のＶ２Ｘ無線メッセージを記述するＶ２Ｘデータと、（２）自車両１２３によって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含む。分析システム１５２は、衝突を引き起こした衝突原因イベントのセットを記述するＶＡＲデータを生成するために、Ｖ２Ｘデータおよびイベントデータに対してＶＡＲ分析を実施する。

例えば、分析システム１５２は、
（１）Ｖ２Ｘデータからクラッシュ前挙動の第１のセットを抽出し、
（２）Ｖ２Ｘデータからクラッシュ前状態の第１のセットを抽出し、
（３）イベントデータからクラッシュ前挙動の第２のセットを抽出し、かつ、
（４）イベントデータからクラッシュ前状態の第２のセットを抽出するため、Ｖ２Ｘデータおよびイベントデータに対してＶＡＲ分析を実施する。
次いで、分析システム１５２は、
（１）クラッシュ前挙動の第１のセットおよびクラッシュ前挙動の第２のセットから衝突の発生に寄与したクラッシュ前挙動の集合を識別し、かつ、
（２）クラッシュ前状態の第１のセットおよびクラッシュ前状態の第２のセットから衝突の発生に寄与したクラッシュ前状態の集合を識別する。
分析システム１５２は、（１）クラッシュ前挙動の集合および（２）クラッシュ前状態の集合のうちの１つ以上を含む衝突原因イベントのセットを生成する。

更なる一例においては、衝突が、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０を伴
っており、かつ、レポートデータが、
（１）リモート車両１４０によって生成された１つ以上の第１のＶ２Ｘ無線メッセージを記述する第１のＶ２Ｘデータと、
（２）エンドポイント１６０によって生成された１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを記述する第２のＶ２Ｘデータ（エンドポイント１６０もＶ２Ｘ通信能力を有するコネクティッド装置である場合）と、
（３）（ｉ）自車両１２３によって観察されたリモート車両１４０の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データ、（ｉｉ）自車両１２３によって観察されたエンドポイント１６０の１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動データ、および（ｉｉｉ）自車両１２３によって観察された１つ以上のクラッシュ前状態（例えば、狭い道路、曲がった道路、鋭い転回、道路上の死角、凍結した道路、悪い視認性など）を含むイベントデータと、のうちの１つ以上を含むものと仮定する。
この結果、分析システム１５２は、
（１）第１のＶ２Ｘデータからリモート車両１４０のクラッシュ前挙動の第１のセットを抽出し、
（２）第１のＶ２Ｘデータからクラッシュ前状態の第１のセットを抽出し、
（３）第２のＶ２Ｘデータからエンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の第２のセットを抽出し、
（４）第２のＶ２Ｘデータからクラッシュ前状態の第２のセットを抽出し、
（５）リモート車両挙動データからリモート車両１４０のクラッシュ前挙動の第３のセットを抽出し、
（６）エンドポイント挙動データからエンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の第４のセットを抽出し、かつ、
（７）イベントデータからクラッシュ前状態の第３のセットを抽出するために、第１のＶ２Ｘデータ、第２のＶ２Ｘデータ、およびイベントデータに対してＶＡＲ分析を実施する。
次いで、分析システム１５２は、
（１）リモート車両１４０のクラッシュ前挙動の第１のセットおよびリモート車両１４０のクラッシュ前挙動の第３のセットから衝突の発生に寄与したリモート車両１４０のクラッシュ前挙動の集合を識別し、
（２）エンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の第２のセットおよびエンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の第４のセットから衝突の発生に寄与したエンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の集合を識別し、かつ、
（３）クラッシュ前状態の第１のセット、クラッシュ前状態の第２のセット、およびクラッシュ前状態の第３のセットから、衝突の発生に寄与したクラッシュ前状態の集合を識別する。
分析システム１５２は、（１）リモート車両１４０のクラッシュ前挙動の集合と、（２）エンドポイント１６０のクラッシュ前挙動の集合と、（３）クラッシュ前状態の集合と、のうちの１つ以上を含む衝突原因イベントのセットを生成する。

いくつかのその他の実装形態においては、レポートデータは、（１）１つ以上のＶ２Ｘ無線メッセージを記述するＶ２Ｘデータと、（２）自車両１２３によって記録されたセンサデータと、を含む。このケースにおいては、分析システム１５２は、１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを判定するためにセンサデータを処理することができると共に、次いで、ＶＡＲデータを生成するために類似の動作を実行することができる。

次いで、分析システム１５２は、衝突に関与した１つ以上の関係者の少なくとも１つの車両制御システム用の修正を記述する修正データを生成するため、衝突原因イベントのセットを記述するＶＡＲデータを分析する。車両制御システム内における修正の実装は、衝突が回避される又は衝突の発生の可能性が低減されるという結果をもたらすことになろう
。例えば、衝突の発生の原因が、ＡＤＡＳシステム１８０によって制御されるブレーキシステム内のパラメータの設定に関係しており、かつ、分析システム１５２が、運転の安全性を改善するために、ブレーキシステム内のパラメータの設定を修正するために修正データを生成しうると仮定する。

いくつかの実施形態においては、分析システム１５２は、パッチデータ１９４および設計データ１５６のうちの１つ以上を生成するために、ＶＡＲデータを分析する。

いくつかの実施形態においては、分析システム１５２は、車両の性能を改善するための修正データを生成するために、ＶＡＲデータ（又は、レポートデータ）を分析するように構成された機械学習モジュールを含む。いくつかの実施形態においては、機械学習モジュールは、ＶＡＲデータ（又は、レポートデータ）を分析するために、１つ以上の機械学習技法（例えば、深層学習技法やニューラルネットワークなど）を利用する。

いくつかの実施形態においては、機械学習モジュールは、修正データを生成するために使用される益々多くのＶＡＲデータのインスタンスを学習データベースが保存するのに伴って車両の安全性が改善されうるように、学習データベース内にＶＡＲデータを構築するために、学習アルゴリズムを利用する。受信されるＶＡＲデータが多いほど、構築されうる学習データベースのアイテムも増加する。この結果、学習データベース内のアイテムは、ＶＡＲデータを分析するために使用される１つ以上の機械学習技法をトレーニングするためのトレーニングデータとして使用することができる。

いくつかの実施形態において、機械学習モジュールは学習アルゴリズムを利用しており、かつ、ＶＡＲデータは学習アルゴリズムに対する入力として提供されている。時間の経過に伴って、受信されるＶＡＲデータが多いほど、学習アルゴリズムは、ＶＡＲデータに基づいて時間に伴って安全性を改善するために、ＶＡＲデータを再帰的に分析し、かつ、車両の車両制御システムの動作を修正する。

分析システム１５２は、自車両１２３のみならず、修正データを実装するのに適した任意のその他の車両に、生成された修正データを提供する。いくつかの実施形態においては、パッチデータ１９４が生成された場合に、分析システム１５２は、パッチデータ１９４を自車両１２３に、かつ、影響を受けたＡＤＡＳシステム又は自律運転システムを含むその他の車両に提供する。

いくつかの実施形態においては、分析システム１５２は、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は用途固有の集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを使用して実装されている。いくつかのその他の実施形態においては、分析システム１５２は、ハードウェアおよびソフトウェアの組合せを使用して実装されている。

分析システム１５２については、図３Ｂを参照して更に後述する。

ここでは、フィードバックシステム１９９および分析システム１５２を伴う例示用の適用シナリオが提供されている。いくつかの実施形態においては、ＤＳＲＣ装備車両（例えば、リモート車両１４０などの送信車両）は、車両の動的情報を含むＢＳＭを送信することができる。これらのＢＳＭは、近隣の車両（例えば、自車両１２３などの受信車両）によって受信された後に、クラッシュ前イベントがトランスミッタ車両に発生したかどうかを判定するために使用することができる。例えば、ＤＳＲＣ装備車両（例えば、リモート車両１４０）および非コネクティッド車両（例えば、Ｖ２Ｘ通信能力を有してはいない車両）を伴う衝突前シナリオにおいては、ＤＳＲＣ装備車両（例えば、リモート車両１４０）の運転者が（衝突を回避するために）ブレーキ又はハンドルの操作を開始した場合に、
ＤＳＲＣ装備車両のＢＳＭは、これらの挙動を反映しうる。近隣のＤＳＲＣ装備車両（例えば、自車両１２３）は、所定の期間（例えば、５秒）にわたって、そのカメラ読取りを自動的に記録することができると共に、カメラ読取りをクラウドサーバにアップロードすることができる。ＤＳＲＣ装備車両（例えば、リモート車両１４０）と非コネクティッド車両が最終的に互いに衝突した場合には、衝突に関するＶＡＲ分析を改善するために、その瞬間における近隣のＤＳＲＣ装備車両（例えば、自車両１２３）からのカメラ読取りを使用することができる。

ＢＳＭは、車両の動的情報を含みうる。例えば、（例えば、出口の見落としに起因して車線の変更を試みる、意図的に車線を横切る、などのように）運転者が道路上においてＤＳＲＣ装備車両（例えば、リモート車両１４０）を操作した際には常に、結果的に得られる車両の動的情報が、ＤＳＲＣ装備車両のＢＳＭ内においてキャプチャされている。これらの動作は、しばしば、事故をもたらす原因であることから、近隣のＤＳＲＣ装備車両（例えば、自車両１２３）は、これらのＢＳＭが無線で受信された際には、即座に、そのセンサによって記録されたセンサデータをクラウドサーバにアップロードすることができる。これらのＢＳＭおよびセンサデータは、ＶＡＲ分析および法的紛争解決などのために有益でありうる。

（コンピュータシステムの例）
次に図２を参照すると、描かれているのは、いくつかの実施形態によるフィードバックシステム１９９を含む例示用のコンピュータシステム２００を示すブロック図である。いくつかの実施形態においては、コンピュータシステム２００は、図３Ａおよび図４～図６Ｂを参照して後述する方法３００、４００、および５００およびフロープロセス６００の１つ以上のステップを実行するためにプログラミングされた特定目的コンピュータシステムを含みうる。いくつかの実施形態においては、コンピュータシステム２００は、自車両１２３の搭載型の車両コンピュータである。いくつかの実施形態においては、コンピュータシステム２００は、自車両１２３の搭載型のユニットである。いくつかの実施形態においては、コンピュータシステム２００は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）、ヘッドユニット、或いは、自車両１２３の何らかのその他のプロセッサに基づいた演算装置である。

コンピュータシステム２００は、いくつかの例によれば、フィードバックシステム１９９、プロセッサ２２５、通信ユニット１８６、メモリ１２７、ＡＤＡＳシステム１８０、自律運転システム１８１、センサセット１８４、ＧＰＳユニット２７０、およびストレージ２４１、という要素のうちの１つ以上を含む。コンピュータシステム２００のコンポーネントは、バス２２０に通信自在に結合されている。

図示の実施形態においては、プロセッサ２２５は、信号ライン２３８を介してバス２２０に通信自在に結合されている。ＡＤＡＳシステム１８０は、信号ライン２３９を介してバス２２０に通信自在に結合されている。自律運転システム１８１は、信号ライン２３７を介してバス２２０に通信自在に結合されている。通信ユニット１８６は、信号ライン２４６を介してバス２２０に通信自在に結合されている。メモリ１２７は、信号ライン２４４を介してバス２２０に通信自在に結合されている。センサセット１８４は、信号ライン２４８を介してバス２２０に通信自在に結合されている。ストレージ２４１は、信号ライン２４２を介してバス２２０に通信自在に結合されている。ＧＰＳユニット２７０は、信号ライン２４９を介してバス２２０に通信自在に結合されている。

プロセッサ２２５は、演算を実行すると共に電子表示信号を表示装置に提供するための、演算論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、又はなんらかのその他のプロセッサを含む。プロセッサ２２５は、データ信号を処理し、かつ、ＣＩＳＣ（complex instruction set computer）アーキテクチャ、ＲＩＳＣ（reduced instruction set co
mputer）アーキテクチャ、又は命令セットの組合せを実装するアーキテクチャを含む、様々な演算アーキテクチャを含みうる。コンピュータシステム２００は、１つ以上のプロセッサ２２５を含みうる。その他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイ、および物理的構成が可能でありうる。

いくつかの実施形態においては、ＧＰＳユニット２７０は、コンピュータシステム２００の従来のＧＰＳユニットである。例えば、ＧＰＳユニット２７０は、コンピュータシステム２００の地理的場所を記述するデータを取得するためにＧＰＳ衛星と無線通信するハードウェアを含みうる。例えば、ＧＰＳユニット２７０は、１つ以上のＧＰＳ衛星からＧＰＳデータを取得する。いくつかの実施形態においては、ＧＰＳユニット２７０は、車線レベルの精度を伴って、コンピュータシステム２００の地理的場所を記述するＧＰＳデータを提供するために動作可能な、コンピュータシステム２００のＤＳＲＣに準拠したＧＰＳユニットである。

ストレージ２４１は、プロセッサ２２５によってアクセスおよび実行されうる命令又はデータを保存する非一時的メモリである。命令又はデータは、本明細書において記述されている技法を実行するためのコードを含みうる。ストレージ２４１は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）装置、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）装置、フラシュメモリ、又はなんらかのその他のメモリ装置でありうる。また、いくつかの実施形態においては、ストレージ装置２４１は、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ装置、ＤＶＤ－ＲＯＭ装置、ＤＶＤ－ＲＡＭ装置、ＤＶＤ－ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置、或いは、更に永久的な方式によって情報を保存するためのなんらかのその他のマスストレージを含む、不揮発性メモリ又は類似の永久的ストレージ装置および媒体を含む。

いくつかの実施形態においては、ストレージ２４１は、図１を参照して上述した又は図２～図７Ｂを参照して後述するデータのうちの任意のものを保存しうる。ストレージ２４１は、その機能を提供するためにコンピュータシステム２００が必要とする任意のデータを保存することができる。

図２に示されている図示の実施形態においては、フィードバックシステム１９９は、通信モジュール２０２、クラッシュ前検出モジュール２０４、監視モジュール２０６、衝突判定モジュール２０８、レポートモジュール２１０、および修正モジュール２１２を含む。

通信モジュール２０２は、フィードバックシステム１９９と図１の動作環境１００のその他のコンポーネントとの間の通信を処理するルーチンを含むソフトウェアでありうる。

いくつかの実施形態においては、通信モジュール２０２は、フィードバックシステム１９９とコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間の通信を処理するために、後述される機能を提供するためにプロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、通信モジュール２０２は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサによってアクセス可能かつ実行可能でありうる。通信モジュール２０２は、信号ライン２２２を介した、プロセッサ２２５およびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために、適合させることができる。

通信モジュール２０２は、通信ユニット１８６を介して、動作環境１００の１つ以上の要素との間においてデータを送受信する。例えば、通信モジュール２０２は、通信ユニット１８６を介して、メモリ１２７上において保存されているデジタルデータの一部分又は
すべてを送受信する。通信モジュール２０２は、図１を参照して上述した、或いは、図２～図７Ｂを参照して後述する、デジタルデータ又はメッセージのうちの任意のものを、通信ユニット１８６を介して送受信することができる。

いくつかの実施形態においては、通信モジュール２０２は、フィードバックシステム１９９のコンポーネントからデータを受信し、かつ、データをメモリ１２７（或いは、バッファ、又はメモリ１２７のキャッシュ、又は図２には描かれていないスタンドアロンバッファ又はキャッシュ）内において保存する。例えば、通信モジュール２０２は、通信ユニット１８６から修正データを受信し、かつ、修正データをメモリ１２７内において保存する。

いくつかの実施形態においては、通信モジュール２０２は、フィードバックシステム１９９のコンポーネントの間の通信を処理することができる。例えば、通信モジュール２０２は、監視モジュール２０６から、衝突判定モジュール２０８およびレポートモジュール２１０のうちの１つ以上にイベントデータを送信する。

いくつかの実施形態においては、クラッシュ前検出モジュール２０４は、プロセッサ２２５によって実行された場合に、プロセッサ２２５に、リモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの発生を検出させるように動作可能な、プロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、クラッシュ前検出モジュール２０４は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサ２２５によってアクセス可能かつ実行可能でありうる。クラッシュ前検出モジュール２０４は、信号ライン２２４を介した、プロセッサ２２５およびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために適合させることができる。

いくつかの実施形態においては、クラッシュ前検出モジュール２０４は、ネットワーク１０５を介して近隣のリモート車両１４０のセットからＶ２Ｘ無線メッセージの初期セットを受信するよう動作可能である。Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットは、近隣のリモート車両１４０のセット内に含まれているリモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージを含む。クラッシュ前検出モジュール２０４は、第１のＶ２Ｘ無線メッセージがリモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントを通知するデータを含むことを識別するため、Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットを分析する。

クラッシュ前イベントの例は、（１）クラッシュ前挙動（例えば、リモート車両１４０の運転者が急ブレーキを開始する、リモート車両１４０の運転者が（衝突を回避するために）ハンドルを操作する、など）と、（２）クラッシュ前状態（例えば、狭い道路、曲がった道路、鋭い転回、道路上の死角、凍結した道路、悪い視認性など）と、を含むが、これらに限定されない。このケースにおいては、クラッシュ前イベントは、リモート車両１４０によって観察され、かつ、第１のＶ２Ｘ無線メッセージ（例えば、ＢＳＭ）を介して自車両１２３に送信される。

例えば、クラッシュ前検出モジュール２０４は、この第１のＶ２Ｘ無線メッセージ内に含まれているデータが、第１のＶ２Ｘ無線メッセージを送信した特定のリモート車両１４０によるクラッシュ前挙動を通知しているかどうかを判定するため、第１のＶ２Ｘ無線メッセージ内に含まれている経路履歴データおよび車両運動学データを分析する（例えば、リモート車両１４０の運転者が（衝突を回避するために）ブレーキ又はハンドルの操作を開始した場合には、そのＢＳＭメッセージ内に含まれているＢＳＭデータは、これらの挙動を反映しうる）。第１のＶ２Ｘ無線メッセージがリモート車両１４０と関連するクラッシュ前挙動を通知するデータを含むことを識別するのに応答して、クラッシュ前検出モジ
ュール２０４は、クラッシュ前イベントの存在を識別する。

いくつかの実施形態においては、クラッシュ前イベントの存在は、後述する監視モジュール２０６が、クラッシュ前イベントに関与したリモート車両１４０の監視を開始するようにしうる。また、いくつかの実施形態においては、クラッシュ前イベントは、エンドポイント１６０などの別の関係者を伴いうると共に、クラッシュ前イベントの存在は、監視モジュール２０６がエンドポイント１６０の監視を開始するようにすることもできる。

いくつかの実施形態においては、監視モジュール２０６は、プロセッサ２２５によって実行された場合に、プロセッサ２２５がクラッシュ前イベントに関与したリモート車両１４０のみならず、クラッシュ前イベントに関与した任意のその他の関係者を監視するようにするため動作可能な、プロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、監視モジュール２０６は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサ２２５によってアクセス可能かつ実行可能でありうる。監視モジュール２０６は、信号ライン２８１を介した、プロセッサおよびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために適合させることができる。

いくつかの実施形態においては、クラッシュ前イベントの存在に応答して、監視モジュール２０６は、自車両１２３の１つ以上のセンサに、センサデータを記録させるように動作可能であり、かつ、センサデータに基づいて１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを生成させるように動作可能でもある。いくつかの例においては、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、イベントデータがリモート車両挙動データを含むように、自車両１２３によって観察されるリモート車両１４０の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データを生成する。リモート車両の１つ以上の挙動は、例えば、自車両１２３によって観察されるリモート車両１４０の１つ以上のクラッシュ前挙動を含む。

例えば、クラッシュ前イベントの存在に応答して、監視モジュール２０６は、自車両１２３の１つ以上の搭載型カメラに、リモート車両１４０の挙動（例えば、クラッシュ前挙動）の画像による記録を開始させる。このケースにおいては、センサデータは、自車両１２３によって観察されるリモート車両１４０の１つ以上の挙動を描く１つ以上の画像を記述する画像データを含み、かつ、監視モジュール２０６は、画像データからリモート車両１４０の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データを抽出するために、１つ以上の撮像処理技法を使用する。

また、いくつかの実施形態においては、クラッシュ前イベントの存在に応答して、監視モジュール２０６は、リモート車両１４０から１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを受信することを継続するため、リモート車両１４０を監視するように動作可能である。例えば、監視モジュール２０６がセンサデータ（又は、イベントデータ）をキャプチャするためにリモート車両１４０を監視するのに伴って、リモート車両１４０は、０．１０秒ごとに１回などのインターバルにおいて自車両１２３に新しいＢＳＭを送信することを継続する。このケースにおいては、監視モジュール２０６は、リモート車両１４０から新しいＢＳＭを受信し、かつ、保存することを継続する。

いくつかの実施形態においては、監視モジュール２０６は、クラッシュ前イベントがリモート車両１４０およびエンドポイント１６０に関係していることを判定するため、センサデータを分析する。また、監視モジュール２０６は、（エンドポイント１６０がＶ２Ｘ無線メッセージを送信する能力を有するコネクティッド装置である場合には）エンドポイント１６０から１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを受信するため、エンドポイント１６０を監視する。

いくつかの例においては、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、イベントデータがエンドポイント挙動データを更に含むように、自車両１２３によって観察されるエンドポイント１６０の１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動を生成する。エンドポイント１６０の１つ以上の挙動は、例えば、自車両１２３によって観察されるエンドポイント１６０の１つ以上のクラッシュ前挙動を含む。

例えば、センサデータは、自車両１２３によって観察されるエンドポイント１６０の１つ以上の挙動を描く１つ以上の画像を記述する画像データを含み、かつ、監視モジュール２０６は、画像データからエンドポイント１６０の１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動データを抽出するため、１つ以上の撮像処理技法を使用する。

いくつかの実施形態においては、自車両１２３によってキャプチャされた画像の第１サブセットは、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０の両方の挙動をキャプチャすることができ、車両１２３によってキャプチャされた画像の第２サブセットは、リモート車両１４０の挙動のみをキャプチャすることができ、かつ、自車両１２３によってキャプチャされた画像の第３サブセットは、エンドポイント１６０の挙動のみをキャプチャすることができることに留意されたい。このケースにおいては、画像の第１サブセットは、リモート車両１４０の挙動およびエンドポイント１６０の挙動を抽出するため処理することが可能であり、画像の第２サブセットは、リモート車両１４０の挙動を抽出するため処理することが可能であり、かつ、画像の第３サブセットは、エンドポイント１６０の挙動を抽出するため処理することが可能である。

また、エンドポイント１６０が、コネクティッド車両又はコネクティッド路側機などのコネクティッド装置である場合には、衝突が発生する前に自車両１２３によってクラッシュ前イベントに関与したエンドポイント１６０を識別する少なくとも１つの利益は、監視モジュール２０６が、衝突が検出される前に、エンドポイント１６０からのＢＳＭの監視をも開始しうるというものであることに留意されたい。この結果、レポートモジュール２１０を参照して後述するサーバ１５０に送信されたレポートデータは、衝突に関与した両方の関係者（例えば、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０）のクラッシュ前ＢＳＭおよびクラッシュ前挙動を含むことが可能であり、この結果、衝突の分析が更に正確かつ効率的なものになりうる。その一方において、エンドポイント１６０が、コネクティッド装置ではない（このケースにおいては、エンドポイント１６０は、ＢＳＭデータを生成することができない）場合にも、レポートデータは、（自車両１２３によって観察された）クラッシュに関与した両方の関係者のクラッシュ前挙動を含むことが可能であり、これによっても、レポートデータがリモート車両１４０のクラッシュ前挙動のみを含むシナリオとの比較において、衝突の分析が更に正確かつ効率的なものになりうる。

いくつかの実施形態においては、監視モジュール２０６は、イベントデータが状態データを更に含むように、自車両１２３によって観察される１つ以上のクラッシュ前状態を記述する状態データを生成するために、センサデータを分析する。

監視モジュール２０６は、リモート車両１４０から受信された第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび１つ以上の第２無線メッセージのみならず、エンドポイント１６０（存在している場合）から受信された１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージをＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセット内に統合する。監視モジュール２０６は、リモート車両挙動データのみならず、状態データ（存在している場合）およびエンドポイント挙動データ（存在している場合）をイベントデータ内に包含する。監視モジュール２０６は、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットおよびイベントデータを衝突判定モジュール２０８に送信する。

いくつかの実施形態においては、衝突判定モジュール２０８は、プロセッサ２２５によって実行された場合に、プロセッサ２２５にリモート車両１４０への衝突の発生を判定させるように動作可能な、プロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、衝突判定モジュール２０８は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサ２２５によってアクセス可能かつ実行可能でありうる。衝突判定モジュール２０８は、信号ライン２２６を介した、プロセッサ２２５およびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために適合させることができる。

いくつかの実施形態においては、衝突判定モジュール２０８は、イベントデータおよびＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットのうちの１つ以上に基づいて、衝突がリモート車両１４０に（のみならず、衝突に関与している場合には、エンドポイント１６０にも）発生したことを検出するように動作可能である。例えば、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、リモート車両１４０から受信された１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを含み、かつ、イベントデータは、リモート車両挙動データを含む。衝突判定モジュール２０８は、１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージおよびリモート車両挙動データのうちの１つ以上に基づいて、リモート車両１４０が衝突に関与したことを判定する。別の例においては、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、エンドポイント１６０から受信された１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを更に含み、かつ、イベントデータは、エンドポイント挙動データを更に含む。衝突判定モジュール２０８は、１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージおよびエンドポイント挙動データのうちの１つ以上に基づいて、エンドポイント１６０が、リモート車両１４０を伴う衝突に関与していると判定する。

更なる一例においては、自車両１２３によって観察されたリモート車両挙動データおよびエンドポイント挙動データが、リモート車両１４０がエンドポイント１６０に衝突したことを通知していると仮定する。このケースにおいては、衝突判定モジュール２０８は、衝突がリモート車両１４０およびエンドポイント１６０に対して発生したと判定する。

また、いくつかの実施形態においては、監視モジュール２０６は、イベントデータおよびＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットのうちの１つ以上に基づいて、衝突が発生した時点を判定する。例えば、衝突が、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットからの特定のＶ２Ｘ無線メッセージに基づいて検出された場合に、管理モジュール２０６は、その特定のＶ２Ｘ無線メッセージが生成された際の時点として衝突発生時点を判定する。

いくつかの実施形態においては、上述の監視モジュール２０６は、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０のうちの１つ以上を監視することにより、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットおよびイベントデータの生成を継続し、かつ、衝突がリモート車両１４０に発生したことが検出される時点まで、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットおよびイベントデータを衝突判定モジュール２０８に送信する。このケースにおいては、監視モジュール２０６から受信されたＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、クラッシュ前タイムウィンドウ内においてリモート車両１４０から受信されたＶ２Ｘ無線メッセージのみならず、エンドポイント１６０がＶ２Ｘ通信能力を有しており、かつ、衝突にも関与している場合には、クラッシュ前タイムウィンドウ内におけるエンドポイント１６０からのＶ２Ｘ無線メッセージをも含む。監視モジュール２０６から受信されたイベントデータは、クラッシュ前タイムウィンドウ内において自車両１２３によってキャプチャされたリモート車両１４０のリモート車両挙動データ（のみならず、エンドポイント１６０も衝突に関与していた場合には、エンドポイント１６０のエンドポイント挙動データ）を含む。

いくつかの実施形態においては、クラッシュ前タイムウィンドウは、クラッシュ前イベントの存在を識別した後、かつ、衝突の発生を検出する前の期間である。例えば、クラッ
シュ前タイムウィンドウは、監視モジュール２０６がリモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別した後、かつ、衝突がリモート車両１４０に発生する際の時点の前の期間である。

衝突判定モジュール２０８は、クラッシュ前タイムウィンドウ内において、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットおよびイベントデータをレポートモジュール２１０に転送する。

いくつかの実施形態においては、レポートモジュール２１０は、プロセッサ２２５によって実行された場合に、プロセッサ２２５にレポートデータを生成させるたように動作可能な、プロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、レポートモジュール２１０は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサ２２５によってアクセス可能かつ実行可能でありうる。レポートモジュール２１０は、信号ライン２８３を介した、プロセッサ２２５およびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために適合させることができる。

いくつかの実施形態においては、レポートモジュール２１０は、リモート車両１４０の衝突と関連するレポートデータを生成する。レポートデータは、（１）衝突の発生の検出の前に受信されたＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、（２）自車両１２３によって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含む。例えば、レポートデータは、クラッシュ前タイムウィンドウ内においてリモート車両１４０およびエンドポイント１６０のうちの１つ以上から受信されたＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットと、クラッシュ前タイムウィンドウ内において記録されたセンサデータから抽出されたイベントデータと、を含む。レポートデータについては、図１を参照して上述されており、従って、ここでは、類似の説明は省略する。レポートモジュール２１０は、通信ユニット１８６を介して、レポートデータをサーバ１５０内の分析システム１５２に送信する。

いくつかの実施形態においては、センサデータから導出されたイベントデータを含む代わりに、レポートデータは、クラッシュ前タイムウィンドウ内において自車両１２３のセンサによって記録されたセンサデータを直接的に含むこともできる。このケースにおいては、このレポートデータを受信した、サーバ１５０内の分析システム１５２は、センサデータからイベントデータを抽出するために、上述したものに類似した動作を実行することができる。ここでは、類似の説明は省略する。

いくつかの実施形態においては、修正モジュール２１２は、プロセッサ２２５によって実行された場合に、プロセッサ２２５に自車両１２３の車両制御システムを修正させるように動作可能な、プロセッサ２２５によって実行可能な命令のセットでありうる。いくつかの実施形態においては、修正モジュール２１２は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７内において保存されうると共に、プロセッサ２２５によってアクセス可能かつ実行可能でありうる。修正モジュール２１２は、信号ライン２８５を介した、プロセッサ２２５およびコンピュータシステム２００のその他のコンポーネントとの間における協働および通信のために適合させることができる。

いくつかの実施形態においては、修正モジュール２１２は、サーバ１５０から自車両１２３の車両制御システム用の修正を記述する修正データを受信する。修正データは、ＶＡＲ分析を通じて、レポートデータに基づいて生成されている。修正モジュール２１２は、自車両１２３の安全性を改善するために、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。

いくつかの実施形態においては、車両制御システムは、ＡＤＡＳシステム１８０および自律運転システム１８１のうちの１つを含む。例えば、自車両１２３は、自律車両であり、かつ、修正モジュール２１２は、少なくとも、自律車両の安全性を増大させるため、修正データに基づいて自律運転システム１８１によって提供されている自律車両の安全プロセスを修正することにより、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。

別の例においては、修正モジュール２１２は、少なくとも、自車両１２３の安全性を改善するため、修正データに基づいて自車両１２３のブレーキシステム、操舵システム、および加速システムのうちの１つ以上の動作の１つ以上を修正することにより、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。１つ以上の動作は、ＡＤＡＳシステム１８０によって制御されている。

（プロセス例）
図３Ａは、いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する方法３００を描いている。方法３００のステップは、必ずしも、図３Ａに描かれている順序のみならず、任意の順序において実行可能である。ここでは、コネクティッド車両が自車両１２３であるものと仮定する。

ステップ３０１において、衝突判定モジュール２０８は、リモート車両１４０と関連する衝突の発生を検出する。

ステップ３０３において、レポートモジュール２１０は、リモート車両１４０の衝突と関連するレポートデータを生成する。レポートデータは、（１）衝突の発生の検出の前に受信されたＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、（２）自車両１２３によって観察された１つ又複数の運転イベントを記述するイベントデータと、のうちの１つ以上を含む。

ステップ３０５において、レポートモジュール２１０は、レポートデータをサーバ１５０に送信する。

ステップ３０７において、修正モジュール２１２は、サーバ１５０から自車両１２３の車両制御システム用の修正を記述する修正データを受信する。修正データは、ＶＡＲ分析を通じて、レポートデータに基づいて生成されたものである。

ステップ３０９において、修正モジュール２１２は、自車両１２３の安全性を改善するため、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。

図３Ｂは、いくつかの実施形態による、レポートデータに対してＶＡＲ分析を実行する方法３５０を描いている。方法３５０のステップは、必ずしも、図３Ｂに描かれている順序のみならず、任意の順序において実行可能である。

ステップ３５１において、分析システム１５２は、自車両１２３からレポートデータを受信する。

ステップ３５３において、分析システム１５２は、（１）Ｖ２Ｘ無線メッセージを記述するデータと、（２）レポートデータからのイベントデータと、を解析する。

ステップ３５５において、分析システム１５２は、Ｖ２Ｘ無線メッセージおよびイベントデータに基づいて、１つ以上の衝突原因イベント（例えば、衝突に関与した１つ以上の
関係者の１つ以上のクラッシュ前挙動および１つ以上のクラッシュ前状態）を記述するＶＡＲデータを生成するため、ＶＡＲ分析を実行する。これらの１つ以上の衝突原因イベントが衝突を引き起こしている。

ステップ３５７において、分析システム１５２は、１つ以上の関係者のうちの少なくとも１つのものの車両制御システム用の修正を記述する修正データを生成する。車両制御システム内における修正の実装は、衝突が回避示される又は衝突の発生の可能性が低下するという結果をもたらすことになろう。

ステップ３５９において、分析システム１５２は、自車両１２３に対して修正データを送信する。

図４Ａ～図４Ｂは、いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する別の方法４００を描いている。方法４００のステップは、必ずしも図４Ａ～図４Ｂに描かれている順序のみならず、任意の順序において実行可能である。ここでは、コネクティッド車両が自車両１２３であるものと仮定する。

図４Ａを参照すると、ステップ４０１において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、ネットワーク１０５を介して、リモート車両１４０のセットからＶ２Ｘ無線メッセージの初期セットを受信する。Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットは、リモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージを含む。

ステップ４０３において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、リモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージがクラッシュ前イベントを通知するデータを含んでいることを判定するため、Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットを分析する。

ステップ４０５において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、リモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別する。

ステップ４０７において、監視モジュール２０６は、自車両１２３の１つ以上のセンサにセンサデータを記録させる。

ステップ４０９において、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを生成する。

ステップ４１１において、監視モジュール２０６は、リモート車両１４０から１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを受信することを継続するため、リモート車両１４０を監視する。

ステップ４１３において、衝突判定モジュール２０８は、イベントデータおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージのうちの１つ以上に基づいて、衝突がリモート車両１４０に発生したことを検出する。

図４Ｂを参照すると、ステップ４１５において、レポートモジュール２１０は、リモート車両１４０の衝突と関連するレポートデータを生成する。レポートデータは、（１）衝突の発生の検出前にリモート車両１４０から受信した第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを含むＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットと、（２）イベントデータと、のうちの１つ以上を含む。

ステップ４１７において、レポートモジュール２１０は、レポートデータをサーバ１５０に送信する。

ステップ４１９において、修正モジュール２１２は、サーバ１５０から自車両１２３の車両制御システム用の修正を記述する修正データを受信する。修正データは、車両事故再現分析を通じて、レポートデータに基づいて生成されている。

ステップ４２１において、修正モジュール２１２は、自車両１２３の安全性を改善するため、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。

図５Ａ～図５Ｃは、いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する更に別の方法５００を描いている。方法５００のステップは、必ずしも図５Ａ～図５Ｃに描かれている順序のみならず、任意の順序において実行可能である。ここでは、コネクティッド車両が自車両１２３であるものと仮定する。

図５Ａを参照すると、ステップ５０１において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、ネットワーク１０５を介して、リモート車両のセットからＶ２Ｘ無線メッセージの初期セットを受信する。Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットは、リモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージを含む。

ステップ５０３において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、リモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージがクラッシュ前イベントを通知するデータを含んでいることを判定するため、Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットを分析する。

ステップ５０５において、クラッシュ前検出モジュール２０４は、リモート車両１４０と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別する。

ステップ５０７において、監視モジュール２０６は、自車両１２３の１つ以上のセンサにセンサデータを記録させる。

ステップ５０９において、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、リモート車両１４０の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データを生成する。

ステップ５１１において、監視モジュール２０６は、リモート車両１４０から１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを受信することを継続するため、リモート車両１４０を監視する。

ステップ５１３において、監視モジュール２０６は、クラッシュ前イベントがリモート車両１４０およびエンドポイント１６０などのエンドポイントに関与していることを判定するため、センサデータを分析する。

図５Ｂを参照すると、ステップ５１５において、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、自車両１２３によって観察されるエンドポイント１６０の１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動データを生成する。

ステップ５１７において、監視モジュール２０６は、エンドポイント１６０から１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを受信するため、エンドポイント１６０を監視する。

ステップ５１８において、監視モジュール２０６は、センサデータに基づいて、自車両
１２３によって観察される１つ以上のクラッシュ前状態を記述する状態データを生成する。

ステップ５１９において、衝突判定モジュール２０８は、リモート車両挙動データおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージのうちの１つ以上に基づいて、衝突がリモート車両１４０に発生したことを検出する。

ステップ５２１において、衝突判定モジュール２０８は、１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージおよびエンドポイント挙動データのうちの１つ以上に基づいて、エンドポイント１６０がリモート車両１４０との衝突に関与していると判定する。

ステップ５２３において、レポートモジュール２１０は、衝突と関連するレポートデータを生成する。レポートデータは、（１）（ｉ）リモート車両１４０から受信した第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージおよび（ｉｉ）エンドポイント１６０から受信した１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを含むＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットと、（２）リモート車両挙動データと、（３）エンドポイント挙動データと、（４）状態データと、のうちの１つ以上を含む。

図５Ｃを参照すると、ステップ５２５において、レポートモジュール２１０は、レポートデータをサーバ１５０に送信する。

ステップ５２７において、修正モジュール２１２は、サーバ１５０から自車両１２３の車両制御システム用の修正を記述する修正データを受信する。修正データは、車両事故再現分析を通じて、レポートデータに基づいて生成されたものである。

ステップ５２９において、修正モジュール２１２は、自車両１２３の安全性を改善するため、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。

図６Ａ～図６Ｂは、いくつかの実施形態による、ＶＡＲ分析の結果に基づいて、コネクティッド車両の車両制御システムを修正する例示用のフロープロセス６００を描いている。フロープロセス６００のステップは、必ずしも図６Ａ～図６Ｂに描かれている順序のみならず、任意の順序において実行可能である。ここでは、コネクティッド車両が自車両１２３であるものと仮定する。

図６Ａを参照すると、ステップ６０１において、リモート車両１４０は、第１のＶ２Ｘ無線メッセージを送信する。

ステップ６０３において、自車両１２３は、第１のＶ２Ｘ無線メッセージを受信し、かつ、リモート車両１４０からの第１のＶ２Ｘ無線メッセージがクラッシュ前イベントを通知するデータを含んでいることを判定する。

ステップ６０５において、自車両１２３は、自車両１２３の１つ以上のセンサにセンサデータを記録させる。

ステップ６０７において、自車両１２３は、センサデータに基づいて、１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータを生成する。

ステップ６０９において、リモート車両１４０は、１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを送信する。

ステップ６１１において、自車両１２３は、１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを受信し、かつ、イベントデータおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージのうちの１つ以上に基づいて、衝突がリモート車両１４０に発生したことを検出する。

ステップ６１３において、自車両１２３は、リモート車両１４０の衝突と関連するレポートデータを生成する。レポートデータは、（１）衝突の発生の検出前にリモート車両１４０から受信した第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを含むＶ２Ｘ無線メッセージの第１のセットを記述するＶ２Ｘデータと、（２）イベントデータと、のうちの１つ以上を含む。

図６Ｂを参照すると、ステップ６１５において、自車両１２３は、レポートデータを送信する。

ステップ６１７において、サーバ１５０は、Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットおよびイベントデータに基づいて、１つ以上の衝突原因イベント（例えば、衝突に関与した１つ以上の関係者の１つ以上のクラッシュ前挙動および１つ以上のクラッシュ前状態）を記述するＶＡＲデータを生成するため、ＶＡＲ分析を実行する。これらの１つ以上の衝突原因イベントが衝突を引き起こしている。衝突に関与した１つ以上の関係者は、リモート車両１４０およびエンドポイント１６０を含みうる。

ステップ６１９において、サーバ１５０は、１つ以上の関係者のうちの少なくとも１つのものの車両制御システム用の修正を記述する修正データを生成する。車両制御システム内における修正の実装は、衝突が回避される又は衝突の発生の可能性が低下するという結果をもたらすことになろう。

ステップ６２１において、サーバ１５０は、修正データを送信する。

ステップ６２３において、自車両１２３は、修正データを受信し、かつ、自車両１２３の安全性を改善するため、修正データに基づいて車両制御システムの動作を修正する。また、いくつかの実施形態においては、その他の車両も、修正データを受信することが可能であり、かつ、個々に、修正データに基づいて、その車両制御システムの動作を修正することができる。

図７Ａおよび図７Ｂは、いくつかの実施形態による例示のＢＳＭデータ７００および７５０を示すグラフィカル表現である。ＢＳＭメッセージのＢＳＭデータ７００によって記述される情報の一例が、以下において、図７Ａに示されている。ＢＳＭは、５．９ＧＨｚのＤＳＲＣ帯域において、車両からブロードキャストされている。送信距離は、１０００メートルのレベルである（或いは、１０００メートルほどに大きなものになりうる）。ＢＳＭは、図７Ｂにおいて示されているように、２つのパートを含む。

以下は、図７Ｂの内容の概要である。ＢＳＭデータ７５０のパート１は、車両の位置、向き、速度、加速度、操舵ハンドル角度、および車両サイズを含む、コアデータ要素を含む。ＢＳＭは、約１０回／秒という調節可能なレートにおいて送信されている。

ＢＳＭデータ７５０のパート２は、任意選択の要素の広範なリストから導出されたデータ要素の可変セットを含む。これらのいくつかは、例えば、ＡＢＳの起動などの、イベントトリガに基づいて選択されている。これらは、パート１に追加され、かつ、ＢＳＭメッセージの一部分として送信されているが、その多くは、帯域幅を節約するために、相対的に低い頻度で送信されている。ＢＳＭメッセージは、（それ自体が過去の履歴データの数秒に相当する限られた経路データを例外として）現時点のスナップショットのみを含む。

以上の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明した。しかしながら、各実装形態はこれらの具体的な詳細無しでも実施できることは当業者にとって明らかであろう。いくつかの実施形態では、発明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、本実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアへの参照とともに説明される。しかし、本実施形態は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプの計算装置、および、サービスを提供する任意の周辺機器について適用できる。

本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が、少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。

以上の詳細な説明の一部は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズムの説明と表現は、データ処理分野の当業者が自己の成果の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用する手段である。なお、本明細書における（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。

なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」といった用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。

本発明は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ－ＲＯＭ・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光学式カード、ＵＳＢキーを含む不揮発性フラッシュメモリ、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。

実装形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。いくつかの好ましい実装形態では、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアによって実装される。

さらに、ある実装形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピ
ュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。明細書の説明において、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。

プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。

データ処理システムが、介在するプライベートネットワークおよび／またはパブリックネットワークを介して、他のデータ処理システム、ストレージデバイス、リモートプリンタなどに結合されるようになることを可能にするために、ネットワークアダプタもシステムに結合されうる。モデム、ケーブルモデル、イーサネットカードは、ネットワークアダプタのほんの数例に過ぎない。

最後に、本明細書において提示される構造、アルゴリズム、および／または
インターフェースは、特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を構築することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以上の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。様々な実装形態で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。

実装形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、明細書を、網羅的または開示された正確な形式に限定することを意図するものではない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実装形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。
さらに、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できる。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。したがって、本開示は、添付の特許請求の範囲に記載されている本明細書の範囲を例示するものであり、限定することを意図したものではない。

Claims (15)

1. 自車両が実行する方法であって、
   リモート車両の衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生前に前記リモート車両から受信したＶ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）無線メッセージの第１のセット
   を記述するＶ２Ｘデータと、前記自車両が有する１つ以上のセンサによって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、の双方を含むレポートデータを生成することと、
   車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記衝突に関与した車両に搭載された車両制御システムのソフトウェアをアップデートするための修正データを受信することと、
   前記修正データに基づいて、前記自車両が有する前記車両制御システムのソフトウェアをアップデートすることと、
   を含む、方法。
2. 前記車両制御システムは、先進運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）および自律運転システムのうちの１つを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記自車両は自律車両であり、
   前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正することは、
   前記自律車両の安全性を増大させるため、前記修正データに基づいて前記自律運転システムによって提供される前記自律車両の安全プロセスを修正することを含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記修正データに基づいて前記車両制御システムの動作を修正することは、
   前記修正データに基づいて、前記自車両のブレーキシステム、操舵システム、および加速システムのうちの１つ以上の、前記ＡＤＡＳシステムによって制御される１つ以上の動作を修正することを含む、
   請求項２に記載の方法。
5. 前記リモート車両に関連する衝突の発生を検出することと、
   前記リモート車両から受信した第１のＶ２Ｘ無線メッセージに基づいて、前記リモート
   車両と関連するクラッシュ前イベントの存在を識別することと、
   前記クラッシュ前イベントの存在を識別することに応答して、前記自車両の１つ以上のセンサを用いてセンサデータを記録し、かつ、前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成することと、前記クラッシュ前イベントが発生してから前記衝突の発生までの間に送信された１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを前記リモート車両から受信することと、
   を更に実行し、
   前記レポートデータ内に含まれる前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージおよび前記１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージを含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記リモート車両と関連する前記クラッシュ前イベントの存在を識別することは、
   ネットワークを介して、前記リモート車両のセットから、前記リモート車両からの前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージを含むＶ２Ｘ無線メッセージの初期セットを受信することと、
   前記第１のＶ２Ｘ無線メッセージが、前記リモート車両と関連する前記クラッシュ前イベントを通知するデータを含んでいることを識別するため、前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの初期セットを分析することと、を含む、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記リモート車両に関連する前記衝突の発生を検出することは、
   前記イベントデータおよび前記１つ以上の第２のＶ２Ｘ無線メッセージのうちの１つ以上に基づいて、前記衝突が前記リモート車両に発生していることを検出することを含む、
   請求項５に記載の方法。
8. 前記イベントデータは、前記自車両によって観察された前記リモート車両の１つ以上の挙動を記述するリモート車両挙動データを含み、かつ、
   前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成することは、
   前記センサデータに基づいて、前記リモート車両の前記１つ以上の挙動を記述する前記リモート車両挙動データを生成することを更に含む、
   請求項５に記載の方法。
9. 前記リモート車両の前記１つ以上の挙動は、前記自車両によって観察された前記リモート車両の１つ以上のクラッシュ前挙動を含む、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記イベントデータは、前記自車両によって観察されたエンドポイントの１つ以上の挙動を記述するエンドポイント挙動データを含み、かつ、
    前記衝突の発生を検出する前に、
    前記クラッシュ前イベントが前記リモート車両および前記エンドポイントに関係していることを判定するために前記センサデータを分析することと、
    前記エンドポイントから１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを受信することと、
    を更に実行し、
    前記センサデータに基づいて前記１つ以上の運転イベントを記述する前記イベントデータを生成することは、
    前記センサデータに基づいて、前記エンドポイント挙動データを生成することを更に含む、
    請求項５に記載の方法。
11. 前記１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージおよび前記エンドポイント挙動データのうちの１つ以上に基づいて、前記エンドポイントが前記リモート車両に伴う前記衝突に関与していることを判定することを更に含み、
    前記レポートデータ内に含まれている前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットは、前記エンドポイントからの前記１つ以上の第３のＶ２Ｘ無線メッセージを更に含み、かつ、前記レポートデータ内に含まれている前記イベントデータは、前記エンドポイント挙動データを更に含む、
    請求項１０に記載の方法。
12. 前記レポートデータ内に含まれている前記イベントデータは、前記自車両によって観察された１つ以上のクラッシュ前状態を更に含む、
    請求項１に記載の方法。
13. 前記Ｖ２Ｘ無線メッセージの第１のセットのそれぞれは、狭域通信メッセージ、基本安全メッセージ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）メッセージ、ＬＴＥ－Ｖ２Ｘメッセージ、５Ｇ－Ｖ２Ｘメッセージ、およびミリメートル波メッセージから構成された群から選択される、
    請求項１に記載の方法。
14. 自車両に搭載された車両コンピュータシステムを含むシステムであって、
    前記車両コンピュータシステムは、
    通信ユニットと、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
    リモート車両の衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生前に前記リモート車両から受信したＶ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）無線メッセージの第１のセット
    を記述するＶ２Ｘデータと、前記自車両が有する１つ以上のセンサによって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、の双方を含むレポートデータを生成することと、
    車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記衝突に関与した車両に搭載された車両制御システムのソフトウェアをアップデートするための修正データを受信することと、
    前記修正データに基づいて、前記自車両が有する前記車両制御システムのソフトウェアをアップデートすることと、
    を実行させるコンピュータコードが格納された非一時的メモリと、
    を含む、システム。
15. プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
    リモート車両の衝突に関連するレポートデータであって、前記衝突の発生前に前記リモート車両から受信したＶ２Ｘ（Vehicle-to-Everything）無線メッセージの第１のセット
    を記述するＶ２Ｘデータと、自車両が有する１つ以上のセンサによって観察された１つ以上の運転イベントを記述するイベントデータと、の双方を含むレポートデータを生成することと、
    車両事故再現分析を通じて、前記レポートデータに基づいて生成された修正データであって、前記衝突に関与した車両に搭載された車両制御システムのソフトウェアをアップデートするための修正データを受信することと、
    前記修正データに基づいて、前記自車両が有する前記車両制御システムのソフトウェアをアップデートすることと、
    を含む処理を実行させるためのプログラム。

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